RÉINVENTER SON PROCESSUS CRÉATIF AVEC L'IA GÉNÉRATIVE
Du prompt à la direction artistique, utiliser les outils d’IA générative pour (re)structurer son workflow. 5 jours / 35 heures en présentiel.

Programme

Situer, contextualiser et comparer les outils d’IA Générative

• Identifier les principales technologies et les outils

• Discuter des enjeux légaux et éthiques des différents modèles

• Évaluer le coût des abonnements en fonction des forfaits proposés

• Lister et comparer les principaux outils / modèles et leurs fonctionnalités :​

  • ChatGPT & Sora : analyse d'images, génération de descriptions et création d'images détaillées

  • Adobe Firefly + Project Neo : outils de génération d'images basés sur l'IA avec des fonctionnalités 3D

  • Midjourney : génération d'images artistiques à partir de descriptions textuelles et d’images

  • Krea.ai : plateforme de génération d'images multi modèles

  • Freepik + Magnific : banque d'images enrichie par l'IA et agrégation d’outils

  • Google Imagen-3 : modèle de génération d'images de Google

  • Google Imagen-3 & Gemini : modèles de génération et de retouche d'images de Google

• Analyser les cas d’usage : branding, publicité, réseaux sociaux…

• Définir les méthodologies de création assistée par l’IA : outil complémentaire ou de substitution

EN PRATIQUE : Explorer les outils et expérimenter différentes approches de génération d’images,  comparer les forces et limites des modèles à travers une étude de cas

Générer des images : l’art du prompt

• Rédiger ses premiers prompts

• Analyser des prompts efficaces et évaluer leur structure

• Comparer les résultats obtenus avec différents outils

• Utiliser ChatGPT pour analyser des images existantes

• Extraire des éléments clés afin de créer des collections d’images

• Créer des argumentaires et des scénarios narratifs à partir d’une ou plusieurs images

• Analyser les images générées

EN PRATIQUE : Expérimenter la création de moodboards IA, concevoir un storyboard simple

Du texte à l’image : affiner ses prompts

• Comparer les modèles text-to-image et les paramètres influençant la génération (cadrage, palette de couleurs, composition…)

• Utiliser ChatGPT pour générer des descriptions enrichies et affiner la qualité des images

• Générer des images avec des textes mis en page

EN PRATIQUE : Créer des variations d’images à partir d’une description unique, optimiser les prompts pour adapter les images à différents contextes créatifs, vrai / faux : créer des images réalistes et les présenter au groupe pour valider la « qualité » / le réalisme des images produites

De l’image à l’image : générer de nouvelles images cohérentes et maîtrisée

• Expérimenter l'application de styles et le transfert de styles : modifier l’esthétique d’une image tout en conservant son identité

• Créer des personnages et des styles à partir d’images de référence

• Extraire des éléments récurrents et structurer des collections thématiques

• Élaborer des argumentaires narratifs pour renforcer la cohérence visuelle et le storytelling

EN PRATIQUE : Créer une série d’images homogènes à partir d’un brief narratif, tester différentes techniques de transformation à partir d'images existantes

Inpainting & outpainting : modifier et étendre des images

• Expérimenter l’inpainting pour ajouter, supprimer ou remplacer des éléments avec Photoshop et Firefly

• Tester l’outpainting en maintenant une harmonie visuelle

• Améliorer l’esthétique et la cohérence des images retouchées

EN PRATIQUE : Créer des variantes d'images dans différents formats

Créer des images à partir de scènes et modélisation 3D (Scene-to-Image)

• Identifier les outils 3D et leur interaction avec l’IA

• Expérimenter les techniques de rendu génératif 2D

• Utiliser l’IA pour optimiser la qualité et la créativité des rendus

EN PRATIQUE : Créer un visuel hybride combinant 3D et IA générative

Personnaliser et optimiser des modèles IA

• Collecter et préparer des datasets adaptés

• Configurer et entraîner des modèles IA en fonction d’un style / d’une identité visuelle

• Générer des descriptions détaillées pour enrichir ses datasets

 EN PRATIQUE : Créer une série d’images personnalisées en affinant un modèle IA, comparer l’impact des datasets sur la cohérence visuelle

Analyser, organiser et optimiser ses images

• Expérimenter les techniques d’upscaling et identifier les algorithmes de super-résolution

• Filtrer et organiser ses images

EN PRATIQUE : Optimiser une image pour l’impression ou une publication digitale, tester les paramètres d'upscaling

Valoriser ses créations IA

• Analyse de modèles économiques d’artistes et créateurs utilisant l’IA

• Gérer les droits d’auteur et la propriété intellectuelle

EN PRATIQUE : Simulation de vente d’une série d’images (en fonction des clients et des plates-formes)

Passer de l’image fixe à l’animation et découvrir les modèles text-to-video

• Découvrir les principaux modèles de génération vidéo (Adobe Firefly, Kling, RunwayML, Hailuo AI, Lumalabs, OpenAI Sora, Google Veo 2, Krea.ai et Wan)

• Identifier des fonctionnalités des outils de génération text-to-vidéo et image-to-vidéo

EN PRATIQUE : Exploration des interfaces et des fonctionnalités image-to-video

INCLUS

. Support complet de formation
. Bibliothèque de prompts & ressources professionnelles